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DASA — AI skill for Claude Code

AI community

Deterministic RAG: Agent A retrieval + Agent B grounded synthesis.

How to install DASA

This entry records only its repository, not the path inside it, so there is no exact command to give. Open angelgabrieljacintohuayllasco/DASA and copy the folder into ~/.claude/skills/, or the file into ~/.claude/agents/.

What DASA does

Deterministic RAG: Agent A retrieval + Agent B grounded synthesis. CPU-only, SHARD-backed IVF-PQ retrieval that scales to TB datasets.

Alternatives in AI

Nodeterm — Node-based terminal manager for AI coding agents — tmux-backed terminals and parallel agent sessions as dragga 1.3k ★
RAG Skill — A Skill dedicated to local knowledge base retrieval 712 ★
Empirica — Make AI agents and AI workflows measurably reliable 244 ★

README

DASA — Deterministic Agent Synthesis Architecture

**La IA que no alucina.** / *The AI that doesn't hallucinate.*

[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202.0-blue.svg)](LICENSE) [![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.9%2B-blue.svg)](https://www.python.org) [![Status](https://img.shields.io/badge/status-alpha-orange.svg)]()

¿Qué es DASA? (explicado para todos)

Imagina que tienes un libro de recetas. Si alguien te pregunta "¿cómo se hacen los huevos fritos?", tú abres el libro, buscas la página de huevos fritos, la lees y la explicas. Nunca **inventas** ingredientes que no están en el libro.

Un LLM (modelo de lenguaje, como ChatGPT, Claude o Gemini) haría lo contrario: generaría una respuesta basada en estadísticas de texto que aprendió. A veces acierta, a veces **inventa cosas que suenan reales pero son falsas**. A eso se le llama **alucinación**.

**DASA no alucina** porque usa un enfoque completamente diferente:

Busca en tu base de datos de hechos reales (como buscar en el libro).
Reconstruye la respuesta solo con las palabras que encontró (como leer la página en voz alta).
Nunca añade información que no estaba en la base de datos — es matemáticamente imposible.

Piénsalo así: DASA es como un estudiante que solo puede usar sus apuntes en el examen. No puede inventar lo que no anotó.

El problema real: la IA sigue alucinando en 2026

En 2026 seguimos teniendo modelos enormes como Claude Opus 4.7, GPT-4o, Gemini Ultra… y **siguen alucinando**. ¿Por qué? Porque todos son la misma cosa por dentro: **predictores de texto probabilísticos**.

Según múltiples estudios de NLP, los LLMs no razonan de verdad. Cuando responden "la capital de Francia es París", no lo "saben" — calculan que estadísticamente, después de "la capital de Francia es", la palabra "París" tiene alta probabilidad. Funciona bien para cosas comunes, pero falla en detalles, datos específicos, listas largas, información poco frecuen